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申请/专利权人：北京吉利学院

摘要：本发明公开了一种基于HSV与AM‑RetinexNet图像增强方法，包括以下步骤：S1：获取待处理图像的RGB分量，将RGB分量转换为HSV分量；S2：对HSV分量中的饱和度分量进行自适应调整；S3：对HSV分量中的亮度分量进行增强处理；S4：将色调分量、进行自适应调整后的饱和度分量以及进行增强处理后的亮度分量转换为最新的RGB分量；S5：对增强RGB分量进行自适应色彩恢复，完成图像增强。本发明利用AM‑RetinexNet网络能有效对地下空间非均匀亮度低照度图像增强处理，一定程度上解决现有图像因照度分布不均引起的图像增强整体效果较差缺陷。

主权项：1.一种基于HSV与AM-RetinexNet图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取待处理图像的RGB分量，并将RGB分量转换为HSV分量，其中，HSV分量包括色调分量、饱和度分量和亮度分量；S2：对待处理图像HSV分量中的饱和度分量进行自适应调整；S3：对待处理图像HSV分量中的亮度分量进行增强处理；S4：将待处理图像的色调分量、进行自适应调整后的饱和度分量以及进行增强处理后的亮度分量转换为增强RGB分量；S5：对待处理图像的增强RGB分量进行自适应色彩恢复，完成图像增强；所述步骤S1中，将待处理图像的红色分量R、绿色分量G和蓝色分量B转换为待处理图像的色调分量H、饱和度分量S和亮度分量V，其计算公式分别为： 其中，H′表示待处理图像增强后的色调分量，Mmax表示待处理图像的红色分量R、绿色分量G和蓝色分量B中的最大值，Nmin表示待处理图像的红色分量R、绿色分量G、蓝色分量B中的最小值；所述步骤S2中，对待处理图像的饱和度分量S进行自适应调整，得到拉伸后的图像饱和度分量S1，其计算公式为： 其中，S表示待处理图像的饱和度分量，α表示饱和度调节系数，β表示亮度分量处理计算所得的权重值，log·表示对数函数；所述步骤S3包括以下子步骤：S31：利用直方均衡化方法对待处理图像的亮度分量进行均衡化预处理，得到待处理图像的均匀黑亮度分量V1low；S32：将待处理图像的均匀黑亮度分量V1low和正常图像的亮度分量Vnormal输入至AM-RetinexNet网络的分解网络中，对AM-RetinexNet网络进行训练，得到待处理图像的光照分量V1Ilow和反射分量V1Rlow；S33：将待处理图像的光照分量V1Ilow输入到训练后AM-RetinexNet网络的增强网络中，得到增强分量V2Ilow；S34：利用非局部均值滤波算法对反射分量V1Rlow进行降噪，得到降噪分量V2Rlow；S35：根据增强分量V2Ilow和降噪分量V2Rlow，计算增强亮度分量V2；S36：对增强亮度分量V2进行平滑处理，得到平滑处理后的增强亮度分量V3，实现对亮度分量的增强处理；所述步骤S31中，进行均衡化预处理的具体方法为：通过像素级动态范围调整方法得到均匀黑亮度分量V1low，其计算公式为： 其中，Prr表示待处理图像灰度级为r的概率密度；Tr表示单值单调增加函数；均匀化后的亮度分量V1low满足像素级动态范围的表达式为： 其中，PV1low表示均匀化后的亮度分量的概率估计值；所述步骤S35中，增强亮度分量V2的计算公式为：V2＝V2Rlow*V2Ilow其中，V2Ilow表示增强分量，V2R1ow表示降噪分量；所述步骤S36中，平滑处理后的增强亮度分量V3的计算公式为： 其中，V2表示增强亮度分量，Z表示卷积滤波器的卷积核，表示卷积操作；所述步骤S5包括以下子步骤：S51：根据增强RGB分量，确定颜色恢复因子Cδi,j；S52：利用颜色恢复因子Cδi,j进行自适应颜色恢复，完成图像增强；所述步骤S51中，颜色恢复因子Cδi,j的计算公式为： 其中，G表示增益参数，c表示最新红色分量、绿色分量和蓝色分量的调节比重值，λ表示调节图像亮度，δ表示分量参数，i表示待处理图像特征像素的横坐标，j表示待处理图像特征像素的纵坐标，Sδ·表示待处理图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量；所述步骤S52中，进行自适应颜色恢复的计算公式为：Fδi,j＝Cδi,jRδi,j其中，Fδ·表示自适应颜色恢复后的颜色分量，Cδi,j表示颜色恢复因子，Rδ·表示最新红色分量、绿色分量和蓝色分量，i表示待处理图像特征像素的横坐标，j表示待处理图像特征像素的纵坐标。

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